Extraction de données de bases de données SQL
Les bases de données SQL sont l'un des outils de stockage de données les plus utilisés au monde. De nombreuses entreprises disposent d'équipes composées de plusieurs personnes chargées de créer et de maintenir ces bases de données, qui stockent généralement des données cruciales pour les activités quotidiennes. Ces bases de données SQL sont couramment utilisées comme systèmes sources pour un large éventail de pipelines de données.
Pour cet exercice, pandas a été importé sous le nom de pd. Bonne chance !
Cet exercice fait partie du cours
ETL et ELT en Python
Instructions
- Mettez à jour l'URI de connexion afin de créer un moteur de connexion pour la base de données
sales, en utilisantsqlalchemy. - Interrogez toutes les lignes et colonnes du tableau
saleset affichez les résultats.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
import sqlalchemy
# Create a connection to the sales database
db_engine = sqlalchemy.____("postgresql+psycopg2://repl:password@localhost:5432/____")
# Query the sales table
raw_sales_data = pd.____("____", db_engine)
print(raw_sales_data)